快手社区科学部 直播推荐算法职位
职位描述 1、参与亿级用户规模的视频推荐优化,提升停留时长、点击率、留存率等核心指标; 2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等; 3、分析海量用户行为数据和视频数据,增加有效的特征,挖掘用户兴趣,优化排序机制; 4、通过超大规模机器学习模型和系统,使用先进的检索和排序手段,优化社区生态,优化快手的推荐效果; 5、针对海量用户行为数据,提供分布式的算法实现的解决方案,大幅提升算法计算规模和性能; 6、参与搭建推荐系统框架,提供高并发,大数据,高效可靠的线上服务; 7、参与全域流量博弈的机制设计,协助拓展业务边界; 8、参与前沿问题的探索与研究,结合实际应用场景,提供全面的技术解决方案。
任职要求 1、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历; 2、熟悉Linux,C++,Java和Python,优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算**底; 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算,具备实际工作经验; 4、善于阅读文献,快速学习 ,具备优秀的分析和解决问题的能力,良好的沟通协作能力。
如果你还满足以下要求,我们会优先考虑: 1、有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究及实践经验; 2、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验; 3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际顶级会议上有文献发表; 4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。
邮箱: wangzhuren@kuaishou.com
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